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多步驟過程

  • Browser Operator est une extension Chrome agent AI permettant l'automatisation du navigateur en langage naturel, la navigation web, le remplissage de formulaires et l'extraction de données.
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    Qu'est-ce que Browser Operator ?
    Browser Operator transforme votre navigateur en un agent alimenté par IA qui comprend les commandes en langage naturel. En connectant votre clé API OpenAI, il peut naviguer vers des URL, cliquer sur des boutons, remplir des formulaires, extraire des tableaux ou des listes, et télécharger du contenu. Vous pouvez chaîner plusieurs étapes en un seul workflow, exporter les résultats au format CSV ou JSON, et même programmer des tâches. Tout le traitement se fait localement dans votre navigateur, garantissant des temps de réponse rapides et la confidentialité des données. Aucun codage n’est requis—il suffit de dire à Browser Operator ce dont vous avez besoin, et il s’occupe du reste.
  • Llamator est un framework JavaScript open-source qui construit des agents IA autonomes modulaires avec mémoire, outils et prompts dynamiques.
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    Qu'est-ce que Llamator ?
    Llamator est une bibliothèque JavaScript open-source qui permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes en combinant des modules mémoire, des intégrations d'outils et des modèles d'invite dynamiques dans un pipeline unifié. Elle orchestre la planification, l'exécution d'actions et les boucles de réflexion pour gérer des tâches à plusieurs étapes, supporte plusieurs fournisseurs LLM et permet la définition d'outils personnalisés pour les appels API ou le traitement des données. Avec Llamator, vous pouvez rapidement prototyper des chatbots, des assistants personnels et des flux de travail automatisés dans des applications web ou Node.js, en profitant d'une architecture modulaire pour une extension et un test faciles.
  • Multi-Agents est un cadre Python open source qui orchestre des agents d'IA collaboratifs pour la planification, l'exécution et l'évaluation de flux de travail complexes.
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    Qu'est-ce que Multi-Agents ?
    Multi-Agents fournit un environnement structuré où différents agents d'IA—tels que planificateurs, exécuteurs et critiques—collaborent pour résoudre des tâches en plusieurs étapes. L’agent planificateur décompose les objectifs globaux en sous-tâches, l’agent exécuteur interagit avec des API ou outils externes pour effectuer chaque étape, et l’agent critique examine les résultats pour leur précision et cohérence. Les modules de mémoire permettent aux agents de stocker le contexte à travers les interactions, tandis qu’un système de messagerie assure une communication fluide. Le cadre est extensible, permettant aux utilisateurs d’ajouter des rôles personnalisés, d’intégrer des outils propriétaires ou de remplacer les backends LLM pour des cas d’usage spécialisés.
  • Cadre open-source orchestrant des agents IA autonomes pour décomposer les objectifs en tâches, exécuter des actions et affiner dynamiquement les résultats.
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    Qu'est-ce que SCOUT-2 ?
    SCOUT-2 offre une architecture modulaire pour construire des agents autonomes alimentés par de grands modèles de langage. Il inclut la décomposition des objectifs, la planification des tâches, un moteur d'exécution et un module de réflexion basé sur les retours. Les développeurs définissent un objectif de haut niveau, et SCOUT-2 génère automatiquement un arbre de tâches, délègue l'exécution à des agents, surveille l'avancement et affine les tâches en fonction des résultats. Il s'intègre aux API d'OpenAI et peut être étendu avec des invites personnalisées et des modèles pour supporter un large éventail de flux de travail.
  • Un agent alimenté par OpenAI qui génère des plans d'action avant d'exécuter chaque étape, permettant une résolution structurée et en plusieurs étapes des problèmes.
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    Qu'est-ce que Bot-With-Plan ?
    Bot-With-Plan offre un modèle Python modulaire pour construire des agents IA qui génèrent d'abord un plan détaillé avant l'exécution. Il utilise GPT d'OpenAI pour analyser les instructions utilisateur, décomposer les tâches en étapes séquentielles, valider le plan, puis exécuter chaque étape via des outils externes comme la recherche web ou des calculatrices. Le cadre inclut la gestion des prompts, le parsing des plans, l'orchestration de l'exécution et la gestion des erreurs. En séparant les phases de planification et d'exécution, il offre une meilleure supervision, un débogage plus simple et une structure claire pour l’extension avec de nouveaux outils ou capacités.
  • Desktop Commander utilise l'IA pour automatiser les tâches de bureau — lancer des applications, gérer des fichiers et optimiser les flux de travail via des commandes en langage naturel.
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    Qu'est-ce que Desktop Commander ?
    Desktop Commander est un agent d’automatisation de bureau basé sur l’IA, conçu pour réduire le travail répétitif et augmenter la productivité. Les utilisateurs tapent ou parlent des commandes simples — comme « organise mes téléchargements par date » ou « ouvre mes e-mails et rédige un résumé » — et l’agent les exécute dans les applications. Il prend en charge les opérations sur fichiers, le contrôle des applications, l’exécution de scripts et les réglages du système. Avec des flux de travail personnalisables et des intégrations API, Desktop Commander s’adapte à un usage personnel ou professionnel, permettant des processus complexes en plusieurs étapes avec une seule instruction.
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